소개

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양자 컴퓨터는 중요한 과학적, 상업적 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 상업적으로 실행 가능해지려면 양자 컴퓨터는 중첩 시 큐비트가 많고 물리적 오류율이 낮은 대규모 내결함성 컴퓨터여야 합니다. 내결함성을 달성하려면 양자 컴퓨터에는 일부 유형의 QEC(양자 오류 수정) 구현이 필요합니다. 그러나 QEC에는 계산 시간 증가 및 더 많은 물리적 큐비트와 같은 추가 리소스가 필요합니다. 이러한 요구 사항을 고려할 때 특정 유형의 하드웨어에서 특정 양자 알고리즘을 실행하는 데 필요한 리소스의 양을 예측하는 것이 중요합니다.

Azure Quantum Resource Estimator를 사용하면 물리적 큐비트 및 QEC 모델과 같은 다양한 아키텍처 매개 변수가 전체 물리적 리소스 예측에 미치는 영향을 분석할 수 있습니다. 이 모듈에서는 Azure Quantum Resource Estimator를 사용하여 실제 양자 컴퓨터에서 양자 알고리즘을 실행하는 데 필요한 리소스를 예측하는 방법을 알아봅니다.

학습 목표

이 모듈을 마치면 다음을 수행할 수 있습니다.

  • Azure Quantum Resource Estimator가 무엇인지 설명합니다.
  • 리소스 추정기의 대상 매개 변수를 정의합니다.
  • 리소스 추정기를 사용하여 양자 알고리즘을 실행하는 데 필요한 리소스를 예측합니다.

필수 조건